物聯網可以通過互聯網連接傳感器連接到各種各樣的“東西”，并得到了快速增長。簡單地說，它是一個連接任何設備的具有“開/關”功能的開關，通過互聯網連接到彼此，可以方便地連接“事物”大規模網絡的概念。根據分析公司Gartner稱，到2020年，全球將有超過260億個連接設備，盡管這種預測根據來源不同而不同。物聯網和大數據具有改變許多領域活動的潛力，不僅是商業活動，還關系到我們的日常生活。調查機構IDC2015年對物聯網發展的預測指出，“如今，物聯網的活動超過50％集中在制造業，交通，智能城市和消費類應用，但在五年內，所有的行業都將會推出采用物聯網的舉措。”系統需要提供一高效機制，讓用戶可以獲取全部、或符合過濾條件的部分設備的新狀態。青島企業物聯網大數據平臺解決方案

5.實時流式計算需要實時流式計算。各種實時預警或預測已經不是簡單的基于某一個閾值進行，而是需要通過將一個或多個設備產生的數據流進行實時聚合計算，不只是基于一個時間點、而是基于一個時間窗口進行計算。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數進行計算。6.數據訂閱需要支持數據訂閱。與通用大數據平臺比較一致，同一組數據往往有很多應用都需要，因此系統應該提供訂閱功能，只要有新的數據更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量五分鐘的平均值。濟南智能化物聯網大數據平臺軟件開發系統需要提供高效的數據降頻操作。

   數據處理：數據處理包括實時計算和離線計算兩種。TIZASTAR采用Storm作為實時處理引擎，并在它的基礎上包裝了自己的實時計算服務，可以支持應用層的調度和管理。基于實時計算服務可以很容易實現對物聯網數據的清洗、解析、報警等實時的處理。離線計算支持MapReduce和Hive等，主要用于對物聯網數據做日/周/月/年等多個時間維度做報表分析和數據挖掘，并將結果輸出到關系數據庫中。●數據交換接口：數據交換接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用戶可以根據實際情況靈活選擇數據交換的方式。數據交換的內容包括物聯網終端的當前狀態、物聯網終端的歷史狀態/軌跡、指令下發、數據訂閱與發布等等。●平臺管理：平臺管理包括監控報警和管理UI。監控報警采用Ganglia和Nagios結合的形式，包括硬件級別（服務器、cpu、內存、磁盤等）、進程級別（進程不存在、端口***異常等）、關鍵業務指標（中間隊列的元素數、網關建立的tcp連接數等）等三個級別。管理UI包括界面化安裝部署、用戶管理、終端管理、集群管理、數據接入管理、實時和離線計算任務界面化管理。

   物聯網中的數據量更大：物聯網的主要特征之一是節點的海量性，bai除了人和服務器之外，物品、設備、傳感網等都是物聯網的組成節點，其數量規模遠大于互聯網;同時，物聯網節點的數據生成頻率遠高于互聯網，如傳感節點多數處于全時工作狀態，數據流源源不斷。物聯網中的數據速率更高：一方面，物聯網中數據海量性必然要求骨干網匯聚更多的數據，數據的傳輸速率要求更高;另一方面，由于物聯網與真實物理世界直接關聯，很多情況下需要實時訪問、控制相應的節點和設備，因此需要高數據傳輸速率來支持相應的實時性。 物聯網中的數據更加多樣化：物聯網涉及的應用范圍更廣，從智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧醫療、安防監控等，無一不是物聯網應用范疇;在不同領域、不同行業，需要面對不同類型、不同格式的應用數據，因此物聯網中數據多樣性更為突出。設備是很難同步的，不同設備采集數據的時間點是很難對齊的。

對象存儲服務：對象存儲服務（Object Storage Service，OBS）是一個基于對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力，包括：創建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對象等。其中對象是OBS中數據存儲的基本單位，用戶上傳至OBS的數據都以對象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲對象的容器。數據倉庫服務（DWS）：數據倉庫服務（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數據處理數據庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數據庫服務。DWS是基于華為融合數據倉庫GaussDB產品的云原生服務，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態，為各行業PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。數據可視化服務（DLV）：數據可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數據可視化平臺，適配云上云下多種數據源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應用屬于您自己的數據大屏。需要支持邊云協同。要有一套靈活的機制將邊緣計算節點的數據上傳到云端。徐州智慧科技館物聯網大數據平臺費用

如果數據處理系統宕機，直接導致停產，產生經濟有損失、導致對終端消費者的服務無法正常提供。青島企業物聯網大數據平臺解決方案

數據自帶時間戳具有時間有效性，這意味著數據處理的實時性;都是小數據，這意味著數據存儲系統需要對此進行專門的設計；數據隨時間延續而無限增長，這意味著數據的無限性；數據到達的速度有快有慢、負載有高有低，這意味著靈活又細粒度的資源彈性需求；數據可能是有序或無序的，會有持久化需求，以及數據本身傳輸的環境可能是復雜的，在這些約束條件下要保證數據處理結果的***正確性。這幾個特性轉換成存儲技術的語義對應著：實時性、高性能、無限性、可伸縮性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事務。從存儲的視角來說，每種類型的數據都有其原生的屬性和需求，對應有比較好的適用場景以及**合適的存儲系統。那么目前又有哪種存儲系統**適合用于“流數據”呢？正如當前技術條件下**適合“流數據”計算的是類似Flink這樣的分布式流計算應用，**適合“流數據”存儲的系統我們認為應當是專門針對流數據而設計的分布式流存儲系統。青島企業物聯網大數據平臺解決方案